DeepSeek ローカル実行完全ガイド2026 — Ollama・LM Studio・vLLMで自分のPCに導入

DeepSeekのモデルはMITライセンスでオープンソース公開されています。自分のPCやサーバーで動かせば、APIキーなし・月額費用なし・データは自分のマシンの中だけ。

本記事では3つの方法を解説します。

どのモデルを選ぶか

モデル	パラメータ	必要VRAM（Q4量子化）	おすすめ用途
R1 Distill 7B	7B	約5GB	RTX 3060・M2 Pro以上
R1 Distill 14B	14B	約10GB	RTX 3090・M2 Max以上 ⭐
R1 Distill 32B	32B	約22GB	RTX 4090・A100以上
V3 / V4（フル）	671B〜1.6T	400GB以上	マルチGPUサーバー

一般的な開発者には R1 Distill 14B（Q4量子化）が最もコスパが良いです。

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方法1：Ollama（最も簡単）

インストール

# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Windows：ollama.com からインストーラーをダウンロード

モデルのダウンロードと起動

ollama run deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:14b   # おすすめ
ollama run deepseek-r1:32b
ollama run deepseek-v3:latest

PythonからAPIとして使う

OllamaはOpenAI互換APIを http://localhost:11434 で公開します：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"  # 任意の文字列
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1:14b",
    messages=[{"role": "user", "content": "AIエージェントとは何ですか？"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

LangChainと組み合わせる

from langchain_ollama import ChatOllama

llm = ChatOllama(model="deepseek-r1:14b")
result = llm.invoke("MCPプロトコルを3行で説明してください")

CrewAIと組み合わせる

from crewai import LLM

llm = LLM(
    model="ollama/deepseek-r1:14b",
    base_url="http://localhost:11434"
)

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方法2：LM Studio（GUIで手軽に）

GUIアプリで、技術的な知識が少なくても使えます。

1. lmstudio.ai からアプリをダウンロード
2. 「Discover」タブで「deepseek」を検索
3. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF を選択してダウンロード
4. モデルをロードしてチャット開始
5. 「Local Server」を有効にするとポート1234でAPIが使える

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:1234/v1",
    api_key="lm-studio"
)

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方法3：vLLM + Docker（本番グレード）

GPUサーバーで高スループットが必要な場合：

docker pull vllm/vllm-openai:latest

docker run --runtime nvidia --gpus all \
  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  -p 8000:8000 \
  vllm/vllm-openai:latest \
  --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

http://localhost:8000/v1 でAPIが使えます。

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方法の比較

方法	難易度	速度	おすすめシーン
Ollama	⭐ 簡単	良好	開発・実験
LM Studio	⭐ 簡単	良好	非エンジニア・Windows
vLLM + Docker	⭐⭐⭐ 難	最高	本番・高スループット

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